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Metodi e meccanismi per l'individuazione e l'analisi delle dipendenze nei sistemi distribuiti

L'oggetto di questo lavoro di tesi e stato la progettazione e l'implementazione di DeDALO (DEpendency Discovery and AnaLisys using Online trafficc measurement), un framework di analisi per la rilevazione di interdipendenze in sistemi distribuiti. Il tool è progettato con lo scopo di automatizzare la rilevazione di dipendenze, utilizzando metodi black-box basati sull'analisi del traffico di rete. Studiare le dipendenze in un sistema distribuito, è fondamentale per costruire mappe logiche fra gli elementi che lo compongono, evidenziando quei componenti strategici su cui si fonda il suo corretto funzionamento. Tale analisi e definita Dependency and Discovery Analysis (DDA) e costituisce uno strumento utile per valutare l'impatto e la propagazione di eventi localizzati, descrivendo tramite un grafo gli elementi maggiormente coinvolti. DeDALO implementa un algoritmo di DDA orientato all'analisi delle serie temporali, caratterizzanti flussi di dati nel traffico IP. Negli ultimi anni, le tecniche di DDA hanno ricevuto una crescente attenzione. Vi sono sia prodotti commerciali, come IBM Tivoli [IBM], EMC Smarts [EMC] o HP OpenView [HP], che risultati scientifici in cui si suggeriscono modelli e metodologie per implementare DDA automatizzate. Il concetto di dipendenza è definito come «A linkage or connection between two infrastructures, through which the state of one infrastructure in the other» ovvero, un legame fra componenti, in cui lo stato di uno influenza lo stato dell'altro.

Sono identificate quattro tipi di dipendenze: fisiche, cyber, geografiche e logiche. Nel caso dei sistemi distribuiti, ne risalta una in particolare: la cyberdipendenza. Questo tipo di dipendenza caratterizza lo stato di un sistema, in funzione delle informazioni scambiate al suo interno (traffico di rete).

Ciò che e interessante, a fini di questo lavoro, è lo studio qualitativo e quantitativo dell'interconnessione fra i componenti di un sistema distribuito, cercando di evidenziare quelle situazioni di dipendenza che potrebbero mettere il sistema a rischio.

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Capitolo1 Introduzione L’oggetto di questo lavoro di tesi e stato la progettazione e l’implementazione di DeDALO (DEpendency Discovery and AnaLisys using Online trac measu- rement), un framework di analisi per la rilevazione di interdipendenze in siste- mi distribuiti. Il tool e progettato con lo scopo di automatizzare la rilevazione di dipendenze, utilizzando metodi black-box 1 basati sull’analisi del traco di rete. Studiare le dipendenze in un sistema distribuito, e fondamentale per costruire mappe logiche fra gli elementi che lo compongono, evidenziando quei componen- ti strategici su cui si fonda il suo corretto funzionamento. Tale analisi e denita Dependency and Discovery Analysis (DDA) e costituisce uno strumento utile per valutare l’impatto e la propagazione di eventi localizzati, descrivendo tramite un grafo gli elementi maggiormente coinvolti. DeDALO implementa un algoritmo di DDA orientato all’analisi delle serie temporali, caratterizzanti ussi di dati nel traco IP. Negli ultimi anni, le tecniche di DDA hanno ricevuto una crescente attenzione. Vi sono sia prodotti commerciali, come IBM Tivoli [IBM], EMC Smarts [EMC] o HP OpenView [HP], che risultati scientici, [CZMB08] [KCK08] [BCG + 07], in cui si suggeriscono modelli e metodologie per implementare DDA automatizzate. Il concetto di dipendenza e denito in [SJT02] come A linkage or connection between two infrastructures, through which the state of one infrastructure inuences or is correlated to the state of the other 1 Nella teoria dei sistemi, un modello black-box e un sistema che, similmente ad una scatola nera, e descrivibile solo per come reagisce 1

Laurea liv.II (specialistica)

Facoltà: Ingegneria

Autore: Antonello Paoletti Contatta »

Composta da 115 pagine.

 

Questa tesi ha raggiunto 187 click dal 20/12/2013.

Disponibile in PDF, la consultazione è esclusivamente in formato digitale.